用一个由四个卷积层、四个最大池化层、一个扁平层和两个全连接层组成的CNN算法提取MNIST数据集的特征,输出深层特征,用python编写
时间: 2024-03-09 14:51:27 浏览: 22
好的,下面是一个用Python编写的由四个卷积层、四个最大池化层、一个扁平层和两个全连接层组成的CNN算法,用于提取MNIST数据集的特征,并输出深层特征:
```python
import torch.nn as nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, 3, padding=1)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(2)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1)
self.pool2 = nn.MaxPool2d(2)
self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
self.pool3 = nn.MaxPool2d(2)
self.conv4 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1)
self.pool4 = nn.MaxPool2d(2)
self.flatten = nn.Flatten()
self.fc1 = nn.Linear(128 * 3 * 3, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 10)
def forward(self, x):
x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
x = self.pool1(x)
x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
x = self.pool2(x)
x = nn.functional.relu(self.conv3(x))
x = self.pool3(x)
x = nn.functional.relu(self.conv4(x))
x = self.pool4(x)
x = self.flatten(x)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
```
这个CNN模型的输入是MNIST数据集的图像,输出是包含10个元素的向量,表示图像属于10个数字中的哪一个。其中,第一个卷积层使用16个卷积核,第二个卷积层使用32个卷积核,第三个卷积层使用64个卷积核,第四个卷积层使用128个卷积核。最终的全连接层输出10个元素,分别表示图像属于10个数字中的哪一个。